목차
목차
본론
1. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교
2. 기계학습의 특징
3. 인공지능의 다른 산업에 적용한 사례
결론
출처
본론
1. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교
2. 기계학습의 특징
3. 인공지능의 다른 산업에 적용한 사례
결론
출처
본문내용
지된 환경을 파악해 장애물과 도로를 분석해낸다. 사용자가 지정한 목적지까지 가장 효율적으로 도달할 수 있도록 도로교통상황과 관측정보등을 이용하기도 한다. 실시간으로 인공지능이 최적의 경로, 운전 방식을 판단하여 주행을 하는 것이다. 승용차 뿐만 아니라 최근에는 유통업에서 자율주행 기술을 활용하고 있다. 드론이나 화물카트에 자율주행 기술이 접목되어 소비자가 온라인으로 주문한 상품을 소비자의 집까지 배달하는 서비스, 배달음식을 담은 카트가 소비자가 있는 곳까지 가는 음식배달 로봇 등이 실생활에서 활용되고 있다.
결론
이와 같이 인공지능이 발달할 수록 기존에는 인간만이 가능하다고 여겨졌던 자연어를 이용한 자연스러운 대화나 미술 창작의 영역까지 인공지능이 대체할 수 있는 가능성이 커졌다. 이에 따라 윤리적, 법적, 사회적 영역에서 인공지능의 인간노동 대체와 관련된 여러 문제의 가능성들이 제기되었다. 인공지능이 그린 그림은 학습데이터를 인간의 그림에 하고 있다는 측면에서 인공지능을 구성하는 알고리즘 자체의 저작권 문제가 생겼고, 챗GPT의 답변에서 차별, 혐오, 폭력과 같은 인간적 문제들이 여과없이 드러났다. 인공지능이 대체하는 노동을 기존에 하고 있던 노동자들의 일자리문제도 발생했다. 인공지능 개발은 단지 기술적 문제에 국한되지 않고 인공지능과 인간의 공존에 대한 윤리적 철학적 사유까지를 포함한 과정일 것이다.
출처
IBM 공식홈페이지 https://www.ibm.com
오라클 대한민국 공식홈페이지 https://www.oracle.com/kr/
LG CNS 공식 블로그 https://blog.lgcns.com
결론
이와 같이 인공지능이 발달할 수록 기존에는 인간만이 가능하다고 여겨졌던 자연어를 이용한 자연스러운 대화나 미술 창작의 영역까지 인공지능이 대체할 수 있는 가능성이 커졌다. 이에 따라 윤리적, 법적, 사회적 영역에서 인공지능의 인간노동 대체와 관련된 여러 문제의 가능성들이 제기되었다. 인공지능이 그린 그림은 학습데이터를 인간의 그림에 하고 있다는 측면에서 인공지능을 구성하는 알고리즘 자체의 저작권 문제가 생겼고, 챗GPT의 답변에서 차별, 혐오, 폭력과 같은 인간적 문제들이 여과없이 드러났다. 인공지능이 대체하는 노동을 기존에 하고 있던 노동자들의 일자리문제도 발생했다. 인공지능 개발은 단지 기술적 문제에 국한되지 않고 인공지능과 인간의 공존에 대한 윤리적 철학적 사유까지를 포함한 과정일 것이다.
출처
IBM 공식홈페이지 https://www.ibm.com
오라클 대한민국 공식홈페이지 https://www.oracle.com/kr/
LG CNS 공식 블로그 https://blog.lgcns.com
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